假期总是短暂的，做实验发paper才是永恒的话题。回到实验室的小师妹想着自己一筹莫展的课题，不禁向大师兄求助…

这篇利用 ceRNA 调控网络揭示帕金森致病机理新靶点的文章，不需要样本采集和测序，只进行生物信息学分析即可完成全部研究工作。分析逻辑清晰明了，是 ceRNA 研究入门必看文章~

文章题目：
Identifying a Comprehensive ceRNA Network to Reveal Novel Targets for the Pathogenesis of Parkinson's Disease
杂志：frontier in neurology；影响因子：2.889；发表时间：2020.8

研究背景

帕金森病（PD）是全球第二常见的进行性神经退行性疾病。越来越多的证据表明非编码 RNA 在 PD 的致病过程中发挥作用。本研究旨在构建 PD 患者的 ceRNA 网络，为阐明 PD 的发病机制奠定基础。

数据来源

  ●  lncRNA 和 mRNA 表达量数据来源：GEO 数据库
  ●  miRNA 信息来源：miRWalk 2.0 数据库

方案设计
  ●  样本选择：PD 患者和健康对照人群
  ●  数据来源：GSE7621（GEO 数据库）
  ●  数据类型：lncRNA、mRNA 数据，结合 miRWalk 2.0 数据库
  ●  文章思路：通过预测与 DE-lncRNA 和 DE-mRNA 相互作用的 miRNAs，从而构建 ceRNA 网络。

分析逻辑

1. 首先筛选差异表达的lncRNA和差异表达的 mRNA；
2. 其次 lncRNA 若作为 ceRNA 发挥调控作用，那么 lncRNA 和对应靶基因的 mRNA 之间要有相同的 miRNA 结合位点，由此便可构建 ceRNA 调控网络；
3. 而最终目的还是回归 ceRNA 对于功能的阐释，因此通过对靶基因的富集分析、PPI 分析等进一步筛选 hub 基因，并结合调控通路进行初步机理阐释。

此分析逻辑堪称 ceRNA 经典分析逻辑，适合初次接触 ceRNA 的同学们观摩哦。

结果解析

1. 数据预处理及样本筛选
首先对 GSE7621 的数据进行标准化，通过主成分分析从中选定 11 例帕金森患者数据和 5 例对照数据。
 

2. lncRNA 和 mRNA 差异表达分析
数据分析筛选了 31 个  DE-lncRNAs  和 1,828 DE-mRNAs，得到火山图数据和聚类分析图。
 

3. 构建针对 PD 患者 lncRNA 作为 ceRNA 的调控网络图
从 18 个 miRNA——lncRNA 互作关系和 323 个 miRNA——mRNA 互作关系中构建了 ceRNA 网络：包括 9 个 lncRNAs、18 个 miRNAs 和 185 个 mRNA。
 

4. ceRNA 网络的功能研究
对 ceRNA 网络中的 mRNAs 进行富集分析，富集在自噬、DNA 修复和囊泡转运等通路上。
 

5. hub 基因分析
通过 PPI 网络分析得到 19 个 hub 基因，并进行了 MCODE 聚类分析。结合 lncRNA—mRNA 互作关系及相关性，最后获得包含 4 lncRNAs, 9 miRNAs 和 6 hub mRNAs 的 19 个 ceRNA 调控网络。
 

6. 核心基因的数据验证
为了对 19 个核心 ceRNA 调控网络中所涉及的 6 个 hub 基因进行验证，作者采用了 GEO 数据库中其他与 PD 相关的数据，包括 GES20159、GSE20163、GSE20333、GSE43490。结果显示 6 个 hub 基因在 PD 患者和健康人群中均表现差异。
 

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